原文:十大經典預測算法(二)----邏輯回歸

一 邏輯回歸概念 線性回歸可以擬合X與Y之間的關系,但回歸模型中Y值是連續的,如果換成一個二分類標簽,Y只能取兩個值 ,這時候就不能用線性回歸了,這樣就有了邏輯回歸。 針對Y的值域在區間 的問題,我們不能尋找到一條完美曲線,用於擬合二分類模型,但我們可以尋找一條完美的S型曲線,S型曲線叫Sigmoid曲線, 二 Sigmoid函數介紹 Sigmoid函數數學表達示 以二分類為例,邏輯回歸就是假設y ...

2019-01-04 20:59 0 1638 推薦指數:

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十大經典預測算法(一)----線性回歸

  回歸問題就是擬合輸入變量x與數值型的目標變量y之間的關系,而線性回歸就是假定了x和y之間的線性關系,公式如下:   如下圖所示,我們可以通過繪制繪制(x,y)的散點圖的方式來查看x和y之間是否有線性關系,線性回歸模型的目標是尋找一條穿過這些散點的直線,讓所有的點離直線 ...

Thu Jan 03 04:52:00 CST 2019 0 4135
十大經典預測算法

線性回歸 輸入與輸出符合線性關系 定義損失函數,損失函數是點(輸入 ,標簽)到直線的距離表示,越小越好 通過梯度下降的方法,求解最優參數 是一個迭代更新的過程 屬於監督學習 邏輯回歸 輸入屬於與輸入不符合線性關系 標簽為0-1 只能通過梯度下降來求最優 ...

Tue Aug 24 21:59:00 CST 2021 0 297
十大經典預測算法

十大經典預測算法(一)----線性回歸 十大經典預測算法(二)----邏輯回歸 十大經典預測算法(四)----支持向量機(SVM算法十大經典預測算法(六)---集成學習(模型融合算法十大經典預測算法(七)---隨機森林 十大經典預測算法(八)---ADBOOST 十大經典預測算法 ...

Wed Oct 20 02:53:00 CST 2021 0 23031
十大經典預測算法(九)---GBDT

  GBDT又叫梯度提升決策樹,它也屬於Boosting框架。GBDT核心原理如下:   如圖所示,用GBDT預測年齡,第一輪,預測到年齡為20,它和真實值之間的殘差為10,第二輪,GBDT開始預測上一輪的殘差10,預測結果為6,這一輪 的殘差為4,第三輪,以年齡4為預測目標,預測來的值 ...

Fri Jan 11 22:58:00 CST 2019 0 1511
十大經典預測算法(七)---隨機森林

算法概述   隨機森林,顧名思義就是由很多決策樹融合在一起的算法,它屬於Bagging框架的一種算法。   隨機森林的“森林”,它的弱模型是由決策樹算法訓練的(CART算法),CART算法即能做回歸也能做分類,“隨機”是指構造的模型有一定的隨機性。   每一顆決策樹模型的訓練 ...

Sun Jan 06 19:07:00 CST 2019 0 10983
十大經典預測算法(八)---adboost

一、基本原理   AdaBoost是adaptive boosing的縮寫,它是一種基於Boosting框架的算法。下圖為該算法的迭代過程。 AdaBoost從原始數據集D1開始學習第個模型,經過三輪的迭代,得到三個弱分類器,每一輪的迭代都要評估下模型的分類誤差,在一輪時把分錯的樣本進行 ...

Fri Jan 11 05:12:00 CST 2019 0 1521
十大經典預測算法(六)---集成學習(模型融合算法

模型融合算法概念   它不是具體的指某一個算法,而是一種把多個弱模型融合合並在一起變成一個強模型的思想 用模型融合算法的原因   1、單個模型容易過擬合,多個模型融合可以提高范化能力   2、單個模型預測能力不高,多個模型往往能提高預測能力   3、對於數據集過大或過小,可以分別進行划分 ...

Sun Jan 06 06:54:00 CST 2019 0 4843
十大經典預測算法(四)----支持向量機(SVM算法

一、概念:SVM思想和線性回歸很相似,兩個都是尋找一條最佳直線。 不同點:最佳直線的定義方法不一樣,線性回歸要求的是直線到各個點的距離最近,SVM要求的是直線離兩邊的點距離盡量大。 SVM本質,   距離測度,即把點的坐標轉換成點到幾個固定點的距離 ,從而實現升維 ...

Wed Jan 09 08:56:00 CST 2019 0 5596
 
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